谷歌今天宣布推出一款72个量子比特的通用量子计算机Bristlecone，实现了1%的低错误率，与9个量子比特的量子计算机持平。谷歌认为使用Bristlecone可以实现量子霸权。而上周IBM才曝光了其50个量子比特量子原型机内部构造。量子计算走向大规模量产只是时间问题，而我们可靠性工程师就需要提前做好准备了。

今天，谷歌量子AI实验室研究科学家Julian Kelly在Google Research官博发文，介绍了经过同行评议的，谷歌的最新72位量子比特通用计算机。谷歌72个量子比特的通用量子计算机Bristlecone，实现了1%的低错误率，与9个量子比特的量子计算机持平。谷歌认为使用Bristlecone可以实现量子霸权。而上周IBM才曝光了其50个量子比特量子原型机内部构造。

先来看看IBM研制出50量子比特原型机

相比传统计算机，量子计算机的最大区别在于：传统计算机只能按照时间顺序一个个地解决问题，而量子计算机却可以同时解决多个问题。传统计算机使用的运算规则是二进制，用0和1记录信息状态。但量子计算机由量子状态来描述信息，根据量子的特性它可以同时表示多种状态，并同时进行叠加运算，因而拥有更快速的运算方式。

量子计算之所以能达到如此神速，就是因为量子比特的叠加状态和量子纠缠，但与此同时，量子叠加和纠缠状态是极度脆弱的，不能受到一丁点干扰，量子计算机必须在极度低温条件下工作，低到什么程度呢？零下273摄氏度差不多吧，这就好比拿一根很细很细的针顶起一个鸡蛋，稍有干扰，结果就会变得一片狼藉。

现有量子计算机要求的温度是20mK，几乎就是绝对零度了。HALT箱用的液态氮温度(77K或-320℉)，而液态氦的温度(4K或-452℉)，如果采用各种氦气同位素可以以做到极低温度(20mK或-459℉)。极度冷却的目标在于达到零错误率，如果温度无法达到这个温度或者温度波动较大都会导致错误率急剧上升。

下面就轮到可靠性工程师上了：

1、绝对零度条件下材料可以长期正常工作吗？

2、如果量子计算机的生命周期是5年，那么可靠性试验怎么做，可以加速吗？

3、构成这样一个极度低温的系统，如果保证其不会出现冷凝？

4、这样一个冷却系统的的核心部件是什么？如果保证其可靠性？

5、由于需要采用液氦，这时候就会存在压力容器的安全性和可靠性问题，现在基本是制造工厂使用，但是如果以后扩展到普通消费者使用，其挑战又会有所不同。

注：液氦属于战略资产，地球上的储量不高，未来还是需要寻找到替代方案，否则冷却源都无法满足要求。

微软曾预测实用量子计算机将在2025年被造出来，谷歌也在2017年放话说将在五年内（也就是2022年左右）做出商业化的实用型量子计算机。

2022年离我们只有4年了，大家准备好了吗？